基于改进聚类融合的办公型建筑用电行为分析

论文摘要

以上海市长宁区的大型办公建筑为研究对象,利用数据分析方法分析其用电行为与节能潜力。针对传统用电行为分析,采用单一聚类算法拓展性较差的问题,文章提出通过优选方法进行聚类融合以吸收不同算法优点,增强算法适应能力。首先进行方法优选,针对聚类效果评价指标的不一致问题,提出综合聚类评价指标并对R语言库中大量的单一聚类方法进行评价,采用基于簇的相似度划分算法(CSPA)进行聚类融合。试验集的结果表明该聚类融合方法具有更好的有效性。利用该改进聚类融合算法对用户负荷曲线进行聚类,提取用户用电模式,分析其用电构成与特征,并进行节能策略的分析。结果表明,该办公类建筑具有4类基本用电模式,且有一定节能潜力。

论文目录

• 0 引言
• 1 聚类融合算法
• 2 改进聚类融合方法
•   2.1 算法框架
•   2.2 聚类效果综合评价指标
•   2.3 不同聚类方法的评价
•   2.4 CSPA聚类融合
•     2.4.1 形成共识矩阵
•     2.4.2 超图转换
•     2.4.3 METIS多层划分
•   2.5 改进融合聚类方法效果评估
• 3 算例分析
•   3.1 分析流程
•   3.2 分析对象
•   3.3 用户用电行为分析
•   3.4 节能潜力分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 蔡鹏飞,杨秀,李泰杰,方陈,张勇

关键词: 办公大型建筑,聚类融合,综合聚类评价指标,用电模式,节能

来源: 电力建设 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 上海电力学院电气工程学院,国网上海市电力公司电力科学研究院

基金: 上海市科委地方能力建设计划基金资助项目(16020500900),国家电网公司科技项目资助(52090016002M)~~

分类号: TM73

页码: 60-67

总页数: 8

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